这里面列出了hive几乎所有的配置项,下面问题只是说出了几种配置项目的作用.更多内容,可以查看内容 问题导读: 1.hive输出格式的配置项是哪个? 2.hive被各种语言调用如何配置? 3.hive提交作业是在hive中还是hadoop中? 4.一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志,通过哪个配置项? 5.当用户自定义了UDF或者SerDe,这些插件的jar都要放到这个目录下,通过那个配置项? 6.每个reducer的大小,默认是1G,输入文件如果是10G,那么就会起1

启动hive时报例如以下错误:/tmp/hive on HDFS should be writable. Current permissions are: rwx--x--x 这是/tmp/hive文件夹权限不够,须要提升权限 操作例如以下命令就可以解决这个问题: hadoop fs -chmod -R 777 /tmp

文章为转载,如有版权问题,请联系,谢谢! 转自:https://blog.csdn.net/piduzi/article/details/81636253 适合场景:在运行时才确定用哪个数据源 import org.apache.hadoop.conf.Configurationimport org.apache.hadoop.fs.Pathimport org.apache.spark.sql.SparkSessionimport scala.collection.JavaConverters

1.  启动hive metastore 2. 启动hive thrift接口 参考:http://www.cnblogs.com/kisf/p/7497261.html 3. 下载presto server wget https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.186/presto-server-0.186.tar.gz 4. 配置 config.properties coordinator=true n

http://www.aboutyun.com/thread-7548-1-1.html 这里面列出了hive几乎所有的配置项,下面问题只是说出了几种配置项目的作用.更多内容,可以查看内容问题导读:1.hive输出格式的配置项是哪个?2.hive被各种语言调用如何配置?3.hive提交作业是在hive中还是hadoop中?4.一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志,通过哪个配置项?5.当用户自定义了UDF或者SerDe,这些插件的jar都要放到这个目录下,通过那个配置项?

http://superlxw1234.iteye.com/blog/2008274 环境配置: hadoop-2.0.0-cdh4.3.0 (4 nodes, 24G mem/node) hbase-0.94.6-cdh4.3.0 (4 nodes,maxHeapMB=9973/node) hive-0.10.0-cdh4.3.0 一.查询性能比较: query1:         select count(1) from on_hdfs;        select count(1) fro

一.Hive的參数设置 1.  三种设定方式:配置文件 ·   用户自己定义配置文件:$HIVE_CONF_DIR/hive-site.xml ·   默认配置文件:$HIVE_CONF_DIR/hive-default.xml 用户自己定义配置会覆盖默认配置. 另外,Hive也会读入Hadoop的配置,由于Hive是作为Hadoop的client启动的,Hadoop的配置文件包含 ·   $HADOOP_CONF_DIR/hive-site.xml ·   $HADOOP_CONF_DIR/h

#创建表人信息表  person(String name,int age) hive> create table person(name STRING,age INT)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' ESCAPED BY '\\' STORED AS TEXTFILE; OK Time taken: 0.541 seconds#创建表票价信息表 ticket(int age,float price) hive> create tab

1 hive # kadmin.local -q 'ktadd -k /tmp/hive3.keytab -norandkey hive/server03@TEST.COM'# kinit -kt /tmp/hive3.keytab hive/server03@TEST.COM# klist # beeline -u 'jdbc:hive2://192.168.0.3:10000/;principal=hive/server03@TEST.COM'# hive 注意这里的server03是指hi

描写叙述: Hive表pms.cross_sale_path建立以日期作为分区,将hdfs文件夹/user/pms/workspace/ouyangyewei/testUsertrack/job1Output/crossSale上的数据,写入该表的$yesterday分区上 表结构: hive -e " set mapred.job.queue.name=pms; drop table if exists pms.cross_sale_path; create external table pm

hive的配置: hive.ddl.output.format:hive的ddl语句的输出格式,默认是text,纯文本,还有json格式,这个是0.90以后才出的新配置: hive.exec.script.wrapper:hive调用脚本时的包装器,默认是null,如果设置为python的话,那么在做脚本调用操作时语句会变为python <script command>,null的话就是直接执行<script command>: hive.exec.plan:hive执行计划的文件

转载:http://lxw1234.com/archives/2015/04/101.htm 环境配置: hadoop-2.0.0-cdh4.3.0 (4 nodes, 24G mem/node) hbase-0.94.6-cdh4.3.0 (4 nodes,maxHeapMB=9973/node) hive-0.10.0-cdh4.3.0 一.查询性能比较: query1:select count(1) from on_hdfs;select count(1) from on_hbase;qu

进入HIVE_HOME/conf 编辑文件hive-site.xml,内容如下:(这是伪分布式模式) 主要声明了以下几个内容: 数据仓库地址 数据库连接地址 数据库连接驱动 数据库连接用户名 数据库连接密码 是否使用本地的数据库 :这里是本地数据库模式 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <?xml-stylesheet type="text/x

<configuration> <property> <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> <value>/home/local/hive-metastore-dir/warehouse</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <

1.hive数据库 我们在hive终端,查看数据库信息,可以看出hive有一个默认的数据库default,而且我们还知道hive数据库对应的是hdfs上面的一个目录,那么默认的数据库default到底对应哪一个目录呢?我们可以通过hive配置文件hive-site.xml中的一个hive.metastore.warehouse.dir配置项看到信息. 如上图,它告诉了我们默认数据库default在hdfs的目录. 在我们的metastore中,我们可以查阅表DBS来获知对应关系. 2.hive表

Hadoop是什么,为什么要学习Hadoop?     Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据

一,选择数据库,这里使用标准mysql sakila数据库 mysql -u root -D sakila -p 二.首先尝试把表中的数据导入到hdfs文件中,这样后续就可以使用spark来dataframe或者rdd来处理数据 sqoop import --connect "jdbc:mysql://host03.xyy:3306/sakila" --username root --password root --table rental --target-dir "Sqo

hdfs数据到hive中: 假设hdfs中已存在好了数据,路径是hdfs:/localhost:9000/user/user_w/hive_g2park/user_center_enterprise_info/* 1.提前(在hive中)准备好表, user_center_enterprise_info2 ,用于接收hdfs数据. CREATE TABLE user_center_enterprise_info2 ( `id`string , `name` string ); 2.使用load

用java代码调用shell脚本执行sqoop将hive表中数据导出到mysql http://www.cnblogs.com/xuyou551/p/7999773.html 用sqoop将mysql的数据导入到hive表中 https://www.cnblogs.com/xuyou551/p/7998846.html 1:先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中 准备一张表 需求 将 bbs_product 表中的前100条数据导 导出来  只要id  brand_id和 nam

异常信息如下: select * from b_pt_pr_customer_address_info limit 19; FAILED: SemanticException Unable to determine if hdfs://nodexx:8020/user/hive/warehouse/ss_aa_bb_info is encrypted: java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://nodexx:8020/user/hi